廖雪超，陈振寰+，邓万雄

(1.武汉科技大学 计算机科学与技术学院，湖北 武汉 430065；2.武汉科技大学 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室，湖北 武汉 430065)

0 引 言

双向拉伸聚丙烯(biaxially oriented polypropylene film, BOPP)薄膜厚度控制系统是一个多输入多输出(multiple input multiple output，MIMO)的耦合系统，在实际生产工艺中，加热螺栓之间相互影响，所以热膨胀螺栓之间的耦合关系不能忽略。这种耦合关系会严重降低系统的控制品质，因此在薄膜厚度控制中如何消除耦合影响是必须要考虑的问题。

对于多变量耦合系统的解耦控制，常见的解耦方法包括传统方法解耦、自适应解耦、智能解耦等[1]。传统解耦方法以现代频域为代表，主要针对线性与时不变的MIMO系统。其主要思想是将MIMO系统输入与输出变量之间的传递函数矩阵转换为对角矩阵，以消除系统多通道之间的耦合关系[2]。

将多变量解耦与自适应控制的原理结合并应用在多变量耦合系统中，即为自适应解耦方法。通常将耦合部分当作可测干扰，并采用最优控制的方法，进而建立目标函数对解耦补偿器的参数寻优[3]。文献[4]提出的类前馈解耦(similar feed-forward decoupling，SFFD)算法虽然对MIMO耦合系统有较好的解耦效果，但无法完全消除由输入信号改变带来的耦合影响。

智能解耦控制方法能够在非线性耦合系统上实现在线精确解耦[5]。而神经网络解耦控制方法通过自学习方式，以任意精度解析非线性函数，因此能解决耦合系统的时变、非线性、特性未知等各种控制对象的耦合影响。……